Google Cloud Skill Registry¶

ADKでサポートPython v1.27.0プレビュー

Agent Development Kit（ADK）の Google Cloud Skill Registry 統合により、開発者は中央リポジトリにカタログ化されたリモート Skills を動的に検索、発見、取得できます。

初期化時に利用可能なすべての skill をエージェントのコンテキストウィンドウへ静的に注入する代わりに、Skill Registry は必要なものだけをオンデマンドで取得することを可能にします。専門機能のカタログが数百、数千の skill に拡大しても、エージェントはユーザー意図に基づいて必要な指示とツールを動的に発見、ダウンロード、有効化できます。Skills Registry サービスの詳細は、 Google Cloud Skills Registry ドキュメントを参照してください。

Preview リリース

Google Cloud Skills Registry 機能は Preview リリースです。詳細についてはリリース段階の説明を参照してください。

ユースケース¶

コンテキストウィンドウの最適化: ユーザーのプロンプトで実際に必要な場合にのみ skill のシステム指示とツールを読み込み、貴重なトークンを節約します。
エンタープライズでの再利用性: 複数アプリケーションのエージェントが利用できる、共有およびプライベート skill の中央管理リポジトリを構築します。
安全な分離: 動的に読み込まれた skill を、エージェント固有のセッション状態または隔離されたサンドボックス環境内に自動でキャッシュします。

前提条件¶

Google Cloud プロジェクト。
Google Cloud プロジェクトで Skill Registry API を有効化していること。
環境に合わせた認証設定。Application Default Credentials (gcloud auth application-default login) でログインすることを推奨します。
GOOGLE_CLOUD_PROJECT 環境変数をプロジェクト ID に、GOOGLE_CLOUD_LOCATION 環境変数をデプロイリージョン（例: us-central1）に設定していること。

インターネットアクセス要件

GCP Skill Registry は Vertex AI Client SDK を使って Vertex AI サービスと通信するため、Vertex AI エンドポイントへの外向きネットワークアクセスがないサンドボックス環境で実行されるエージェントは registry に到達できません。適切なネットワークアクセスを構成してください。構成されていない場合、システムはローカルファイルシステムから読み込む skill にフォールバックします。

インストール¶

Skill Registry クライアントは ADK コアライブラリに含まれています。 pip でインストールします。

pip install google-adk

エージェントで使用する¶

エージェントが必要に応じて skill を動的に発見して読み込むようにするには、 GCPSkillRegistry をインスタンス化し、SkillToolset の registry パラメータとして渡します。

import os
from google.adk import Agent
from google.adk.integrations.gcp_skill_registry import GCPSkillRegistry
from google.adk.tools.skill_toolset import SkillToolset

# 1. Initialize the GCP Skill Registry
# Project ID and location can also be set via GOOGLE_CLOUD_PROJECT
# and GOOGLE_CLOUD_LOCATION environment variables.
registry = GCPSkillRegistry(
    project_id=os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_PROJECT"),
    location=os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_LOCATION", "us-central1"),
)

# 2. Create the SkillToolset with the Registry
# You can optionally pre-load some local skills as well.
skill_toolset = SkillToolset(
    skills=[], 
    registry=registry
)

# 3. Define your Agent with the SkillToolset
agent = Agent(
    model="gemini-flash-latest",
    name="registry_agent",
    description="An agent that can dynamically discover and execute skills.",
    instruction="You are a helpful assistant. Use search_skills and load_skill to leverage remote capabilities.",
    tools=[skill_toolset],
)

仕組み¶

リモート registry で SkillToolset を設定すると、ADK は skill ライフサイクルを管理する 2 つの組み込みツールをエージェントに自動的に提供します。

sequenceDiagram
    autonumber
    actor User
    participant Agent as ADK Agent (LLM)
    participant Toolset as SkillToolset
    participant Registry as Vertex AI SDK

    User->>Agent: "How to optimize a BigQuery query?"
    Note over Agent: LLM realizes it does not have<br/>instructions for BigQuery locally.

    Agent->>Toolset: search_skills(query="BigQuery optimization")
    Toolset->>Registry: Search matching skills
    Registry-->>Toolset: Returns frontmatters (e.g., "bigquery")
    Toolset-->>Agent: Returns list of matches (filtered)

    Note over Agent: LLM identifies "bigquery" as<br/>the best candidate.

    Agent->>Toolset: load_skill(skill_name="bigquery")
    Toolset->>Registry: Fetch remote skill details
    Registry-->>Toolset: Returns skill payload
    Note over Toolset: Unpacks payload &<br/>caches skill in Session State
    Toolset-->>Agent: Success. Skill loaded.

    Note over Agent: LLM appends skill instructions to system prompt,<br/>making tools available.
    Agent-->>User: Fulfills request utilizing BigQuery skill instructions!

セマンティック発見（`search_skills`）¶

エージェントが現在のシステム指示だけではユーザーのクエリに答えるのに不十分だと判断すると、search_skills ツールを自動的に呼び出します。

衝突防止: 名前空間の衝突を防ぐため、ADK はローカルに読み込まれた skill と名前が重複する registry skill を自動的に除外します。

オンデマンド読み込み（`load_skill`）¶

エージェントが一致するリモート skill（例: "bigquery"）を特定すると、 load_skill ツールを呼び出します。

SDK 取得: ADK は Vertex AI Client SDK を呼び出してリモート skill を取得します。
抽出と解析: リモート payload を展開し、実行可能な Skill オブジェクトに解析します。
エージェントセッションへのキャッシュ: 後続ターンで追加のリモート API 呼び出しが不要になるよう、skill の指示とリソースを現在のエージェントセッション状態にキャッシュします。
プロンプト拡張: skill の指示がシステムプロンプトに追加され、skill が提供するスクリプトやツールをすぐに実行できるようになります。

設定と API リファレンス¶

`GCPSkillRegistry` 設定¶

GCPSkillRegistry クライアントコンストラクタは、次のオプションを受け取ります。

パラメータ	型	デフォルト	説明
`project_id`	`str`	`None`	Google Cloud プロジェクト ID です。省略した場合は `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` 環境変数にフォールバックします。
`location`	`str`	`None`	Google Cloud リージョン/ロケーションです。省略した場合は `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` 環境変数にフォールバックします。

メソッド¶

search_skills(query: str) -> List[Frontmatter]: registry カタログに対してセマンティックまたはキーワードクエリを実行し、 skill frontmatter メタデータ（名前と説明）の一覧を返します。
get_skill(name: str, version: Optional[str] = None) -> Skill: 特定の skill 名と任意の revision/version について、Vertex AI Client SDK でリモート skill payload を取得し、展開して読み込まれた Skill オブジェクトを返します。